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MetaSDF”已经正式实施
资源介绍
MetaSDF：元学习符号距离函数
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*， *， 和 *表示相等的贡献
这是论文“ MetaSDF：元学习符号距离函数”的正式实施。
在本文中，我们展示了如何使用基于梯度的元学习有效地学习先于隐式神经表示的先验知识。
虽然在本文中，我们针对具有ReLU非线性的SDF的特殊情况展示了这一点，但它在其他类型的神经隐式表示中也非常有效，例如我们的“ SIREN”！
我们向您展示如何在Colab笔记本中：
深度自卫队
该代码库的大部分内容（目录“ 3D”）基于出色的论文“ DeepSDF”中的代码-签出它们！
开始吧
如果您只想尝试使用MetaSDF，我们已经编写了一个不需要安装任何东西的协作实验室，并且还介绍了MetaSDF的其他一些有趣的属性-例如，事实证明您可以训练SIREN以适合其中的任何图像。仅需三个梯度下降步骤！
如果要复制本文中的所有实验，则可以设置一个具有所有依赖